Het Moderne Data Platform Landschap
De keuze tussen Databricks, Snowflake en Microsoft Fabric bepaalt niet alleen je huidige data capabilities, maar ook je toekomstige mogelijkheden voor AI, real-time analytics en data governance. Elk platform vertegenwoordigt een andere filosofie in data management.
Waarom deze keuze kritiek is
Een data platform keuze is een strategische beslissing die 5+ jaar impact heeft op je organisatie. Het bepaalt je data architectuur, team skills requirements, kostenstructuur en innovatiecapaciteit. Een verkeerde keuze kan leiden tot beperkte groei en hoge migratiekosten.
Platform Filosofieën: Drie Verschillende Benaderingen
Databricks: Het Lakehouse Platform
Filosofie: Combineer data lakes en warehouses
Core innovatie: Delta Lake, Unity Catalog
Sterkte: Data engineering & ML op schaal
Typische gebruiker: Data Engineers, ML Engineers
Snowflake: De Cloud Data Warehouse Specialist
Filosofie: Eén platform voor alle data workloads
Core innovatie: Separation of storage/compute
Sterkte: Data warehousing & SQL analytics
Typische gebruiker: Data Analysts, BI Developers
Microsoft Fabric: Het Geïntegreerde SaaS Platform
Filosofie: All-in-one analytics platform
Core innovatie: OneLake, Capaciteit-based pricing
Sterkte: Microsoft ecosystem integratie
Typische gebruiker: Business Analysts, Power Users
Technische Architectuur Vergelijking
| Architectuur Aspect | Databricks | Snowflake | Microsoft Fabric | Technische Impact |
|---|---|---|---|---|
| Storage Laag | Delta Lake op object storage | Managed storage + caching | OneLake (OneDrive voor data) | Databricks: Flexibel, Snowflake: Geoptimaliseerd, Fabric: Geïntegreerd |
| Compute Model | Serverless & provisioned clusters | Virtual warehouses | Capaciteit units (CU) | Snowflake: Eenvoudig, Databricks: Flexibel, Fabric: All-in |
| Data Format | Delta, Parquet, JSON | Optimized internal format | Delta Parquet (standaard) | Databricks: Open format, Snowflake: Proprietary, Fabric: Open maar managed |
| Multi-Cloud | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP | Azure only (momenteel) | Databricks/Snowflake: Cloud-agnostisch, Fabric: Azure-first |
| Data Governance | Unity Catalog | Snowflake Horizon | Microsoft Purview integratie | Alle drie hebben mature governance |
Use Case Matchmaking: Welk Platform voor Welke Workload?
Kies Databricks als...
Data Engineering Complexiteit
- Grote-scale ETL/ELT pipelines nodig
- Real-time streaming met Spark Structured Streaming
- Data quality & transformation op schaal
- Open source stack preference (Spark, MLflow)
Machine Learning Requirements
- End-to-end ML lifecycle management
- MLflow voor experiment tracking
- Feature Store nodig voor MLOps
- Deep learning met GPU clusters
Lakehouse Architectuur
- Combineer data lake flexibility met warehouse performance
- ACID transactions op data lakes nodig
- Time travel & data versioning vereist
- Schema evolution management
Kies Snowflake als...
SQL-First Analytics
- Traditionele data warehousing workloads
- Complexe SQL queries en joins
- BI tool integraties (Tableau, Power BI, Looker)
- Data sharing tussen organisaties nodig
Simplicity & Performance
- Zero-management platform nodig
- Autoscaling van compute resources
- Instant cloning voor dev/test
- Time travel & fail-safe data protection
Data Marketplace & Sharing
- Data products willen consumeren/verkopen
- Secure data sharing met partners
- Data clean rooms nodig
- Monetization van data assets
Kies Microsoft Fabric als...
Microsoft Ecosystem Dominantie
- Al investeerde in Microsoft 365, Power Platform
- Power BI als primaire BI tool gebruikt
- Azure Active Directory voor identity
- SharePoint/OneDrive voor document management
Geïntegreerde Experience
- Single SaaS platform voor alle analytics
- Low-code/no-code capabilities nodig
- Business users willen self-service analytics
- Copilot integraties voor AI-assisted analytics
Cost Predictability
- Vaste maandelijkse kosten prefereren
- Capaciteit-based pricing begrijpelijk vinden
- Azure consumption commitments hebben
- Consolidatie van licentiekosten willen
Kosten Analyse: Prijsmodellen Vergeleken
Prijsstructuren en Kostendrivers
Databricks Pricing
- DBUs: Databricks Units per uur
- Workload types: Data Engineering, Data Analytics, ML
- Serverless: Premium pricing voor instant start
- Commitment: Enterprise Agreements mogelijk
- Kostendriver: Cluster size × runtime
Snowflake Pricing
- Credits: Per virtual warehouse per seconde
- Editions: Standard, Enterprise, Business Critical
- Storage: Per TB per maand (compressed)
- Cloud services: Included of extra
- Kostendriver: Compute credits + storage
Microsoft Fabric Pricing
- Capaciteit Units: Vaste capaciteit per maand
- Tiers: F2 (trial) tot F2048 (enterprise)
- Pay-as-you-go: Azure consumption mogelijk
- Bundled: Power BI Premium included
- Kostendriver: Capaciteit level
Kosten Voorbeeld: Middenklasse Implementatie
Vergelijking voor een organisatie met 10TB data, 20 gebruikers, en gemiddelde workload:
| Platform | Maandelijkse Kosten | Kosten Drivers | Predictability |
|---|---|---|---|
| Databricks | €8.000 - €12.000 | Cluster gebruik, job runtime | Medium (afhankelijk van workload) |
| Snowflake | €10.000 - €15.000 | Compute credits, storage | High (met warehouse auto-suspend) |
| Microsoft Fabric | €5.000 - €8.000 | Capaciteit units (F64-F128) | Very High (vaste maandelijkse kosten) |
Integratie Ecosystem: Welke Tools Werken Het Beste?
Databricks Integraties
- BI Tools: Power BI, Tableau, Looker
- ML Tools: MLflow, TensorFlow, PyTorch
- Orchestration: Airflow, Azure Data Factory, dbt
- Data Sources: Alle cloud storage, Kafka, Databases
- Unique: Delta Sharing protocol
Snowflake Integraties
- BI Tools: Alle major (native connectors)
- ML Tools: Snowpark, Python/Java/Scala
- Orchestration: dbt (native), Airflow, Prefect
- Data Sources: Snowpipe streaming, connectors
- Unique: Snowflake Marketplace
Microsoft Fabric Integraties
- BI Tools: Power BI (native), anderen via connectoren
- ML Tools: Azure ML, Synapse ML
- Orchestration: Data Factory (ingebouwd)
- Data Sources: Microsoft ecosystem first
- Unique: Microsoft 365, Teams, SharePoint
Implementatie & Operationele Overwegingen
Scenario: Manufacturing Bedrijf
Uitdaging: IoT sensor data van productielijnen combineren met ERP data voor predictive maintenance en quality analytics.
| Platform | Implementatie Tijd | Team Skills Nodig | Ongoing Maintenance | Totale Kosten Jaar 1 |
|---|---|---|---|---|
| Databricks | 8-12 weken | Spark, Python, Delta Lake | Medium (cluster management) | €150.000 - €200.000 |
| Snowflake | 4-6 weken | SQL, dbt, data modeling | Low (warehouse management) | €120.000 - €180.000 |
| Microsoft Fabric | 3-5 weken | Power BI, Dataflows, low-code | Very Low (SaaS managed) | €80.000 - €120.000 |
Aanbeveling: Voor dit scenario zou Snowflake of Fabric de beste keuze zijn, afhankelijk van het bestaande skillset. Fabric als Microsoft ecosystem aanwezig is, Snowflake als SQL expertise domineert.
Toekomstvisie: Waar Gaan Deze Platforms Heen?
Databricks Roadmap
- AI/ML: Lakehouse AI, vector databases
- Governance: Unity Catalog verbeteringen
- Performance: Photon engine uitbreidingen
- Marketplace: Delta Sharing ecosystem groei
Snowflake Roadmap
- AI: Snowpark Container Services
- Applications: Native apps platform
- Governance: Horizon AI/ML features
- Unstructured: Document AI processing
Microsoft Fabric Roadmap
- AI: Copilot integratie in alle workloads
- Unified: Meer Microsoft services integratie
- Multi-cloud: Mogelijk AWS/GCP support
- Development: VS Code extensie verbeteringen
Conclusie en Praktische Beslisboom
Samenvatting van Key Differentiators
Databricks is Beter als...
- Data engineering complexiteit hoog is
- Machine learning core business is
- Open source preference bestaat
- Multi-cloud strategy nodig is
Snowflake is Beter als...
- SQL analytics dominant zijn
- Simplicity & performance prioriteit hebben
- Data sharing belangrijk is
- Predictable costs gewenst zijn
Microsoft Fabric is Beter als...
- Microsoft ecosystem al aanwezig is
- Geïntegreerde experience gewenst is
- Business users self-service nodig hebben
- Vaste kosten voorspelbaarheid belangrijk is
Beslisboom voor Platform Selectie
Evalueer je huidige ecosystem
- Microsoft shop? → Overweeg Fabric eerst
- SQL skills dominant? → Overweeg Snowflake
- Open source/ML focus? → Overweeg Databricks
Analyseer je primaire workloads
- Data engineering/ML: → Databricks
- Data warehousing/BI: → Snowflake
- Geïntegreerde analytics: → Fabric
Overweeg hybride approach
- Databricks voor data engineering + Snowflake voor warehousing
- Fabric voor business analytics + Databricks voor ML
- Snowflake voor core data + Fabric voor self-service
Finale aanbeveling: Start met een proof of concept voor 2 platforms die het best bij je use cases passen. Evalueer niet alleen features en kosten, maar ook developer experience, community support en toekomstvisie.
Data Platform Experts Nodig?
Vind ervaren Databricks, Snowflake en Fabric specialisten voor je data platform implementatie of migratie
